De manuel à autonome : repenser l’automatisation de l’assurance dans l’ère du GenAI

Les assureurs ont longtemps compris les avantages de l’automatisation : rationaliser les flux de travail, améliorer le service client et libérer les agents des tâches fastidieuses.

Alors que certains assureurs numériques sont en train de passer à une automatisation complète, la plupart des assureurs restent partiellement automatisés, coincés avec des outils qui ne peuvent pas répondre aux exigences modernes. Ces transporteurs traditionnels sont toujours confrontés à des défis fondamentaux tels que les silos de données, les flux de travail obsolètes et la faible littératie en matière d’IA, ce qui rend difficile la mise à l’échelle de l’automatisation sans augmenter la complexité et les coûts.

Le GenAI redéfinit ce que signifie l’automatisation, permettant l’intelligence de décision dans des domaines tels que la souscription, les sinistres, les services et plus encore.

Pour réaliser la promesse complète de l’automatisation, les assureurs doivent adopter une approche progressive de l’adoption de l’IA afin de mettre à l’échelle de manière responsable, de suivre les progrès, de prioriser les investissements et de gérer les risques. Alors que le rôle du GenAI dans l’assurance continue de s’étendre, voici ce que les assureurs doivent savoir.

L’automatisation traditionnelle est insuffisante

Historiquement, l’automatisation dans l’assurance était synonyme de systèmes basés sur des règles et de l’automatisation des processus robotiques (RPA), des outils efficaces pour les tâches répétitives mais qui ne répondent pas aux exigences lorsque des déviations ou des prises de décision nuancées sont nécessaires. Mais avec les coûts des sinistres en augmentation, les contrôles réglementaires s’intensifiant et les clients attendant désormais des expériences rapides et hyper personnalisées, le marché actuel exige plus.

L’automatisation basée sur l’IA aide à donner la priorité à ces exigences.

Le GenAI a le potentiel d’améliorer la souscription, l’évaluation prédictive des risques et la personnalisation dans toute la chaîne de valeur de l’assurance. Mais l’adoption n’est que le début – sans une stratégie claire pour la mise en œuvre, les assureurs risquent d’automatiser de manière inefficace, de déclencher involontairement des risques de conformité et de perdre les avantages complets du GenAI.

Les cinq niveaux d’automatisation de l’assurance

Inspiré par le système de classification à cinq niveaux des capacités de conduite autonome, les assureurs utilisent leur propre modèle de maturité d’automatisation pour évaluer mieux les progrès de leur automatisation.

• Niveau 0 (Manuel) : Courant dans les environnements hérités et parmi les petits fournisseurs mutuels, les assureurs de niveau 0 font encore tout à la main – la saisie manuelle de données, les tableurs et les formulaires papier dominent les opérations.
• Niveau 1 (De base) : Au niveau d’automatisation le plus basique, des tâches telles que la génération de devis ou le traitement direct (STP) pour les polices simples sont partiellement automatisées, mais les humains contrôlent toujours le flux principal des opérations.
• Niveau 2 (Émergent) : Ici, l’automatisation pilote la plupart des flux de travail, mais il y a toujours une attente que les humains interviennent pour les cas limite, où des conditions de sinistres inhabituelles ou d’autres situations inhabituelles sont en jeu.
• Niveau 3 (Avancé) : Au niveau 3, le cycle de vie complet de la police peut être automatisé pour les lignes standard telles que l’assurance auto ou habitation, avec une intervention humaine requise uniquement pour des situations d’assurance anormales. Les déclencheurs de règlement automatique des sinistres et de renouvellement sont les caractéristiques de ce niveau.
• Niveau 4 (Automatisation complète) : Les assureurs de niveau 4 utilisent des outils GenAI et des modèles d’apprentissage automatique (ML) pour gérer l’ensemble du cycle de vie de bout en bout, de l’interaction initiale avec le client au règlement final, avec les humains ne fournissant qu’une supervision stratégique. Lemonade, par exemple, peut traiter les sinistres des locataires en moins de deux secondes sans examen humain, illustrant une automatisation totale réussie.

N’importe quel niveau est un bon point de départ, mais pour les assureurs modernes avec des aspirations concurrentielles, l’automatisation complète devrait être l’objectif.

Pour atteindre cet objectif, les assureurs ont besoin de données organisées de manière astucieuse, de cadres de gouvernance et de conformité de l’IA, ainsi que de processus de prise de décision auditable pour répondre aux préoccupations éthiques, aux hallucinations de l’IA ou aux préjugés. Former le personnel à collaborer avec l’IA – en déclenchant correctement, en examinant les sorties et en guidant les cas limite – est tout aussi important que la technologie elle-même.

L’automatisation qui crée de la valeur

Alors, qu’est-ce que signifie concrètement l’automatisation basée sur l’IA pour les assureurs ?

Dans le traitement des sinistres, le GenAI accélère le triage et l’évaluation de la première notification de perte (FNOL) – à tel point que 76% des assureurs ont déjà mis en œuvre ou prévoient d’intégrer les capacités de GenAI dans leurs flux de travail de sinistres.

Cette capacité est particulièrement stratégique dans le cas de la détection de la fraude, en raison de la capacité unique de l’IA à identifier des modèles anormaux qui pourraient être manqués par les modèles traditionnels. Mastercard, par exemple, a déjà mis en œuvre avec succès des mesures de détection de fraude basées sur le GenAI, doublant la vitesse et la précision avec lesquelles ils peuvent alerter les commerçants des risques de fraude et réduisant les faux positifs de transactions frauduleuses de jusqu’à 200%. Les insurtechs superposent également le GenAI sur les bases de données de fraude pour croiser les références de sinistres en temps réel.

La souscription est également améliorée par les outils de support à la décision basés sur l’IA, qui peuvent mettre en surface les risques de soumission en temps réel et recommander les prochaines étapes. De nombreuses sociétés testent des outils GenAI qui analysent les données de soumission et génèrent des évaluations préliminaires, réduisant le temps des souscripteurs pour les tâches de faible valeur.

Enfin, le GenAI améliore le service client à chaque point de contact de l’assurance, renforçant la qualité et la rapidité du service avec des agents virtuels et des chatbots basés sur le GenAI.

La feuille de route de l’IA : commencer petit, mettre à l’échelle de manière stratégique

L’automatisation dans l’assurance n’est pas un interrupteur binaire, ni ne produira les “victoires rapides” que de nombreux assureurs pourraient attendre. Le GenAI est le moteur, mais les assureurs qui ont leurs yeux fixés sur l’automatisation doivent conduire le voyage avec intention – tracer une feuille de route nivelée, mettre à l’échelle de manière stratégique et suivre les progrès dans le temps. En évaluant la maturité et en associant l’IA au jugement humain, les assureurs peuvent automatiser avec confiance, se positionnant pour conduire l’avenir de l’assurance intelligente.

Il ne s’agit pas seulement d’une question de commodité. Il s’agit de rendre les moments souvent difficiles où les gens se tournent vers leurs assureurs plus faciles à naviguer que jamais auparavant.